大规模非平稳多元混沌时间序列分析与建模研究

项目名称： 大规模非平稳多元混沌时间序列分析与建模研究

项目编号： No.61374154

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 韩敏

作者单位： 大连理工大学

项目金额： 78万元

中文摘要： 气象、生态等实际复杂系统的混沌特性已被广泛研究。随着信息采录技术的进步，观测数据的数量和质量迅速提高，从复杂系统中获得的多元混沌时间序列呈现出大规模非平稳的新特点。针对大规模和非平稳特性带来的维数灾难问题及统计特征时变问题，本项目研究动态特征提取方法，建立新型预测模型，并使用气象等实测数据进行验证，将模型推广到一般复杂系统中，为复杂系统的表达和管理提供支持，具有重要的科学意义与应用价值。研究内容如下：1）分析多元时间序列的混沌特性和高维相关性，结合快速特征提取方法，提出适用于高维变量的动态特征提取方法；2）针对大规模特性，使用非线性降维方法及新型正则化方法，建立稀疏预测模型；3）针对非平稳特性，自适应更新模型参数，建立在线预测模型；4）对模型的预测性能进行评估，反馈修正模型。综上，本项目提出一套完整的大规模非平稳多元混沌时间序列分析与建模方案，为复杂系统的数学化描述提供理论和方法依据。

中文关键词： 多元时间序列；混沌；特征提取；稀疏建模；在线建模

英文摘要： Researches on the chaotic feature of realistic complex systems, such as meteorological systems,ecosystems are being widely conducted. As the development of imformation acquistion technology, the quantity and quality of observed data inccreases rapidly.The

英文关键词： multivariate time series；chaos；feature extraction；sparse modeling；online modeling